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基于机载激光雷达测量的森林资源调查因子联立估计研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第一章 绪论第16-22页
   ·引言第16-18页
     ·研究背景第16-17页
     ·研究的意义第17-18页
   ·研究目标和主要研究内容第18页
     ·研究目标第18页
     ·主要研究内容第18页
   ·研究方法和技术路线第18-20页
   ·研究中拟解决的关键问题第20页
   ·论文的组织结构第20-21页
   ·本论文的项目支持第21-22页
第二章 机载激光雷达技术及其森林测量研究现状和进展第22-38页
   ·机载激光雷达回顾第22-25页
     ·机载激光雷达简介第22-23页
     ·机载激光雷达发展概要第23-25页
   ·机载LIDAR 系统的基本原理第25-27页
     ·LIDAR 系统组成第25页
     ·脉冲式激光测距系统的基本公式第25-27页
   ·激光数据应用初步第27-29页
     ·激光数据采样密度第27-29页
     ·数据的处理流程概述第29页
   ·DEM 滤波、分类、分割方法现状第29-31页
     ·DEM 滤波方法现状第29-30页
     ·激光数据分类、分割方法现状第30-31页
   ·森林参数提取应用现状第31-37页
     ·与林木识别估算相关的数字距离模型第31-33页
     ·森林参数应用及提取现状第33-36页
     ·机载LIDAR 数据森林参数研究展望第36-37页
 小结第37-38页
第三章 研究区域概况与数据获取第38-51页
   ·研究区域自然概况第38-42页
     ·地理位置第38-39页
     ·自然条件第39页
     ·森林资源状况第39-42页
   ·研究区实验数据的获取第42-45页
     ·LIDAR 飞行数据获取第42页
     ·试验飞行的基本状况第42-44页
     ·野外验证样地数据获取第44-45页
   ·原始数据的提取组织第45-47页
     ·LIDAR 数据的重新组织第45-47页
     ·地面定位数据的重新组织第47页
   ·数据的初步分析第47-51页
第四章 机载激光雷达数据滤波和林地参数提取第51-91页
   ·LIDAR 数据的林地基本分布特征第51-56页
     ·对激光点云数据的分类第52-53页
     ·强度信息第53页
     ·单次回波和多次回波的林地分布特征第53-55页
     ·样地激光数据反射强度和空间高程关系第55-56页
   ·DEM 的提取方法第56-64页
     ·激光点云数据距地面远近的相对空间分布划分第56-58页
     ·激光点云数据地面或植被的分类思路第58页
     ·激光数据所属类型的判别分析第58-59页
     ·Fisher 判别式的建立第59页
     ·Bayes 判别式的建立第59-60页
     ·实测样地判别结果的得出第60-61页
     ·判别分析滤波DEM 结果的验证第61-64页
   ·DSM 生成第64-66页
     ·DSM 数据的提取第64-66页
     ·DSM 数据内插第66页
   ·nDSM 生成第66-69页
     ·连续表面的 nDSM第66-67页
     ·nDSM 的离散数据点第67-69页
   ·林木数字特征提取第69-89页
     ·识别株数含义的确定第70页
     ·单木最小识别窗口的确定第70-71页
     ·识别窗口模式和匹配方式的确定第71-78页
     ·可变窗口的识别株数确定和树高提取第78-85页
     ·单木冠幅的确定第85-88页
     ·郁闭度的确定第88-89页
   ·小结第89-91页
第五章 森林参数的联立估计第91-127页
   ·样地数据的分割和数据组织第91-101页
     ·子样方的划分第91-92页
     ·基于离散表面模型点的树高划分第92-94页
     ·回归变量的构造、变量组织和符号约定第94-101页
   ·林分参数的多元线性回归模型确立第101-114页
     ·回归自变量的筛选第101-107页
     ·线性模型原型的确立和回归检验第107-114页
   ·森林参数的联立估计第114-126页
   ·小结第126-127页
第六章 结论和讨论第127-134页
   ·主要工作和结论第127-129页
   ·创新点第129-130页
   ·讨论第130-132页
   ·研究展望第132-134页
参考文献第134-142页
在读期间的学术研究(2007~2010)第142-143页
致谢第143页

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